无法从tensorflow.keras.utils导入HDF5Matrix的报错问题求助

问题原因 #

HDF5Matrix在TensorFlow 2.10及之后的版本里，已经从tensorflow.keras.utils中移除，要么移到了独立的Keras包，要么官方更建议直接用h5py处理HDF5数据。

可行解决方案 #

方案1：调整导入路径 #

如果环境里装了独立的keras包，直接换导入语句：

import h5py
from keras.utils import HDF5Matrix  # 替换原来的tensorflow.keras.utils导入

没装独立Keras的话，先执行安装命令：

pip install keras

方案2：用h5py直接读取（推荐） #

代码里本来就有raw_h5分支的h5py读取逻辑，直接复用替代HDF5Matrix，彻底规避版本兼容问题：
修改else分支代码如下：

else:
    def load_xya(in_id, normalize=False):
        # 用h5py直接读取，替代HDF5Matrix
        with h5py.File(_h5_path, 'r') as h5_file:
            feat = h5_file[f"{in_id}/feature"][()]
            labels = h5_file[f"{in_id}/label"][()]
            adj = h5_file[f"{in_id}/adjacency_distance"][()]
            if normalize:
                # 这里补上你的normalized_laplacian处理逻辑
                adj = normalized_laplacian(adj)
            return feat, labels, adj

这种方式不依赖Keras的HDF5Matrix，兼容性更强，数据读取逻辑也更直观。

方案3：回退TensorFlow版本 #

要是必须用HDF5Matrix，就回退到2.10版本：

pip install tensorflow==2.10

回退后就能正常从tensorflow.keras.utils导入HDF5Matrix。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SwDL